基于遗传算法优化的GA-SVM参数寻优系统

资 源 简 介

该项目利用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的全局搜索潜能，旨在自动化寻找支持向量机（SVM）中的核心超参数——惩罚因子C和核函数参数G的最优组合。在传统的SVM建模过程中，C和G的选择通常依赖人工经验或计算量巨大的网格搜索，效率受限且易陷入局部最优。本方案通过将待优化的参数C和G编码为染色体个体，建立以分类准确率或回归误差倒数为导向的适应度函数。项目完整实现了种群初始化、轮盘赌选择、单点或多点交叉以及基因变异等进化机制，在多维解空间中不断逼近全局最优解。利用优化后的参数重新构建SVM

详 情 说 明

基于遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)参数寻优系统

项目介绍

本项目是一个集成了遗传算法（GA）与支持向量机（SVM）的智能化参数优化平台。在机器学习中，SVM的性能高度依赖于惩罚因子C和核函数参数G的选择。本项目通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异机制，在多维参数空间内自动搜索最优解，从而替代传统低效的网格搜索法。系统实现了从复杂非线性数据生成、特征归一化、进化迭代寻优到最终模型评估与多维度可视化的全流程。

核心功能特性

• 进化寻优机制：采用实数编码遗传算法，针对SVM的$C$和$G$参数进行全局启发式搜索，有效避免陷入局部最优。
• 鲁棒的适应度评价：以5折交叉验证（5-Fold Cross-Validation）的分类准确率作为适应度函数指标，确保了寻优结果的泛化能力，防止过拟合。
• 自动数据预处理：系统内置了非线性环形数据集生成器及Min-Max归一化程序，确保特征维度在训练前处于同一数量级。
• 全方位可视化决策：提供进化收敛曲线、预测结果对比图、原始数据分布图以及高维决策边界等四项可视化输出，直观展示优化效果。
• 参数动态约束：支持自定义参数搜索范围和遗传算法超参数（如种群规模、代数、概率等），具有较高的灵活性。

运行环境与逻辑架构

1. 系统要求

• 运行环境：MATLAB R2016b 及以上版本。
• 必备工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）。
• 硬件建议：支持基本矩阵运算的计算机即可，建议内存4GB以上。

2. 实现逻辑流程

• 初始化阶段：系统首先生成具有挑战性的双环非线性分类数据，按70%和30%的比例划分训练集与测试集，并执行严格的归一化处理。
• 种群演化阶段：

- 随机生成包含特定数量个体的种群，每个个体代表一组$[C, G]$组合。 - 通过循环迭代，每代个体均会触发交叉验证程序来计算其适应度。 - 应用轮盘赌选择算子保留优良基因。 - 执行算术交叉和均匀变异操作产生新一代种群。

• 模型验证阶段：在完成预设的进化代数后，提取全局最优参数，在完整的训练集上重新构建SVM模型。
• 性能评估阶段：利用测试集检验模型性能，并调用网格采样技术绘制平滑的决策边界图。

核心函数与算法分析

• 适应度计算逻辑：系统通过内部定义的子函数实现。它将GA传入的参数$G$转化为MATLAB内置函数所需的KernelScale（即$1/sqrt{G}$），调用交叉验证损失函数并计算其补数（1-loss）作为适应度。若模型训练异常，则赋予零适应度值。
• 遗传操作实现：

- 选择算子：基于适应度占比的累积概率进行轮盘赌随机采样。 - 交叉算子：采用算术交叉方式，通过加权系数线性组合两个父代个体，产生具有混合特征的子代。 - 变异算子：在指定范围内进行均匀变异，并强制执行边界检查，确保参数始终在合法搜索区间内。

• SVM构建算法：选用径向基核函数（RBF），通过优化后的BoxConstraint（控制惩罚力度）和KernelScale（控制映射维度）来平衡模型的偏差与方差。

使用方法

1. 打开MATLAB软件，进入本项目所在的文件夹。
2. 直接运行核心脚本程序。
3. 观察命令行窗口（Command Window）实时输出的进化代数及当前最佳交叉验证准确率。
4. 待迭代完成后，系统将自动弹出可视化窗口。
5. 通过可视化图表分析GA的收敛速度、测试集标签对比情况以及SVM在非线性空间划定的决策边界。

注意事项

• 系统设置了固定的随机种子，以确保在相同环境下运行可以复现相同的参数寻优轨迹。
• 搜索范围限制在$C in [0.1, 100]$和$G in [0.01, 20]$之间，该范围可根据实际工程数据的不同进行灵活调整。
• 可视化功能中的决策边界绘制采用了精细网格采样，若数据维度过高，该部分代码需进行降维处理后方可显示。